- For et og et halvt år siden var vi de første i Norge som tok i bruk kunstig intelligens for segmentering av brystkreft. Nå er vi de første i landet som tar i bruk en slik modell for prostatakreft. Det er vi kjempestolte av, sier fagansvarlig fysiker på Kreftavdelinga, Christoffer Lervåg.

Modellen kan automatisk segmentere, altså tegne inn, alt man kan tenke av organ og strukturer i bekken-området som skal bestråles.

– Dette er en milepæl, mener seksjonsleder Nils-Eivind Skottner.

– Akkurat som med bryst-modellen ligger det over tusen arbeidstimer bak den nye modellen. Likevel beskrives bekken-modellen som enda mer ambisiøs. Prostata, skjelett,​ blære, blodkar, tarm, lever, og nervebaner utgjør nemlig bare en brøkdel av strukturene i bekkenet som modellen kan tegne inn, forteller han.

Seksjonsleder ved Kreftavdelinga, Nils-Eivind Skottner Foto: Petter Bjørklund/HMR

Sparer mye tid

Bak all strålebehandling ligger det et omfattende planleggingsarbeid som er skreddersydd for hver enkelt kreftpasient. Her tar et stråleteam bestående av kreftleger, medisinske fysikere og stråleterapeuter hundrevis av CT-bilder av pasienten. ​Bildene brukes så til å tegne inn et detaljert 3D-kart av de strukturene som enten skal bestråles, eller spares for unødig stråling.

Å tegne inn disse strukturene manuelt er en tidkrevende prosess som utgjør en betydelig del av den totale tidsbruken i planleggingen. For en erfaren lege eller stråleterapeut kan en manuell inntegning ta alt i fra tretti minutter til tre timer. Til sammenligning bruker den nye modellen bare to til tre minutter på å tegne inn og lage et 3D-kart av strukturene de ønsker å bestråle. Legger man til Den tiden teamet bruker på å korrigere og kvalitetssikre inntegningen som modellen har laget tar hele prosessen ca. ti til femten minutter.

- Når man sparer såpass mye tid, reduseres tidsrommet fra pasientene tar CT til de kan starte opp selve strålebehandlingen. Dette frigir også tid til annet viktig pasientnært arbeid, seier Skottner.​

- Mengden pasienter er sterkt økende, både på grunn av større folketall og den varslede eldrebølgen. Arbeidet vårt bidrar derfor til å forberede oss på å ta i mot og håndtere en større pasientmengde i fremtiden, legger han til.

Tatiana Abramova og Theo Baas viser fram et 3D-kart av bekkenstrukturer som KI-modellen har tegnet inn. For KI'en tar en slik inntegning bare få minutter, og frigjør dermed de ansette for mye tidkrevende arbeid. Foto: Petter Bjørklund/HMR

Økt fleksibilitet

Modellen skaper også større fleksibilitet i behandlingen av pasienter. blant annet kan den brukes til å lage nye 3D-kart dersom det oppstår behov for å endre behandling underveis.

- Om vi ser at den opprinnelig behandlingsplanen ikke lenger kan brukes, eksempelvis på grunn av anatomiske forandringer som skjer undervegs i strålebehandlingen, må vi lage en ny plan. Med hjelp av KI-modellen kan vi nå gjøre dette på en og samme dag, forteller overlege Tatiana Abramova.

Grundig innlærings- og kvalitetssikringsarbeid

For at modellen skal kunne generere disse strukturene med høy nok kvalitet og nøyaktighet ble den trent opp med ca. 15 – 20 000 CT-bilder fra rundt hundre ulike kreftpasienter. Hvert bilde er tegnet manuelt av erfarne leger og stråleterapeuter ved sykehuset.

– Det ligger også mye kvalitetssikringsarbeid bak en slik modell. Blant annet har de ansatte gjennomført en validering der de har testa ut den ferdige modellen på CT-bilder fra femten tilfeldig valgte pasienter og sammenlignet inntegningene til modellen med teamet sine. Resultatene viser at modellen skåret høy på segmenteringene sine. Dette er en viktig grunn til at vi føler oss trygge på å ta den i bruk klinisk, forteller Christoffer Lervåg.

Stor interesse fra andre

I datasettet forteller Lervåg at man finner både CT-bilder som er tatt med og uten kontrastmiddel, noe som betyr at modellen kan tegne inn strukturer i bekkenet uavhengig av om pasienten har fått injisert denne væsken eller ikke.

- På sikt tror vi at vi ikke vil trenge å gi denne pasientgruppen kontrastmiddel ved CT-undersøkelser lenger. Det vil være en kjempegevinst for dem, siden det gir mindre belastning for kroppen, forteller stråleterapeut Ida Holmeset.​

KI-modellen har vekket interesse også hos andre medisinske fagmiljøer i Norge.

- Vi har blant annet fått en forespørsel fra St. Olavs hospital, og trolig vil modellen også bli tatt i bruk andre steder i verden, siden den vil være kommersielt tilgjengelig, sier Christoffer Lervåg.​

Flere KI-prosjekt i horisonten

Den nye modellen markerer ikke slutten på KI-satsingen til Kreftavdelingen i Ålesund. Tvert i mot er de ansatte allerede i gang med nye KI-prosjekt.

- Vi opplever så mange fordeler med prosjektet at vi nå har valgt å starte enda et nytt segmenteringsprosjekt, forteller stråleterapeut Theo Baas.

- Ambisjonen vår i løpet av de neste årene er å komme dit at alle organ i kroppen kan bli tegnet inn av kunstig intelligens, avslutter han.